PROYECTO AI4Healthyaging
_{inteligencia artificial para un envejecimiento saludable}

El proyecto

AI4HealthyAging es un proyecto dirigido a detectar precozmente las enfermedades derivadas del envejecimiento a través de la Inteligencia Artificial. Su ejecución se realiza a través de un consorcio público-privado formado por 15 entidades y cuenta con una dotación de 12,5 millones de euros, cuya financiación se enmarca dentro del programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial 2021.

Las 15 entidades diseñan y desarrollan una solución inteligente que permita detectar en una fase temprana enfermedades neurológicas, motoras y degenerativas derivadas del envejecimiento, y actuar sobre ellas de forma rápida.

Dentro de este sistema inteligente se realiza un pronóstico temprano durante el seguimiento del paciente gracias al diseño y construcción de algoritmos de Inteligencia Artificial (IA). Uno de los desafíos a los que se enfrenta el consorcio estriba en la carga de comorbilidad acumulativa y en un manejo clínico complejo.

El sistema inteligente sirve de apoyo en la toma de decisiones para pacientes de edad avanzada con enfermedades como la insuficiencia cardíaca, ictus, sarcopenia, Parkinson o hipoacusia, entre otras.

Asimismo, la solución incluye actividades transversales centradas fundamentalmente en el aprendizaje federado, diseño y desarrollo de métodos de explicabilidad, así como técnicas de detección y mitigación de sesgos.

El proyecto se divide en los siguientes paquetes de trabajo:

• IA confiable por diseño.
• Insuficiencia cardiaca e ictus.
• Sarcopenia.
• Sueño.
• Parkinson.
• Salud mental y declive cognitivo.
• Cánceres prevalentes en la tercera edad.
• Deterioro asociado a hipoacusia.
• AI fiable, sostenible y centrada en las personas.

Antecedentes

La aplicación de la IA en la Salud puede mejorar la precisión del diagnóstico, personalizar el tratamiento, ahorrar tiempo y costos, mejorar la atención al paciente y la investigación médica:

• Actualmente la regulación de privacidad de datos y las cuestiones éticas dificultan el entrenamiento de modelos de AI.
• La transparencia es esencial para que los profesionales de la salud puedan confiar en la IA y tomar decisiones informadas.
• El sesgo en los datos puede replicarse y amplificarse en las predicciones y decisiones de la IA.

La solución de Capgemini

En AI4HA Capgemini diseña y desarrolla una plataforma de Inteligencia Artificial Distribuida Explicable que detecte y mitigue el Fairness sobre la que se desplegarán diferentes algoritmos de aprendizaje automático para la detección temprana de enfermedades con alta prevalencia en la vejez.

La plataforma incorpora federated learning para distribuir el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático en múltiples localizaciones sin compartir los datos, garantizando la privacidad de los datos y permitiendo a los propietarios de los datos compartir conocimiento sin compartir datos.

La plataforma también incorpora explicabilidad para facilitar la transparencia en los procesos de aprendizaje, esencial para que los usuarios puedan confiar en la Inteligencia Artificial y tomar decisiones informadas, y sistemas para analizar los datos que eviten sesgos en el entrenamiento de
las redes neuronales.